É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares. / Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

É investigado o uso de redes neurais aplicadas à equalização de canais de comunicação, sendo consideradas três tipos de redes: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) e RNN (Recurrent Neural Network). Os equalizadores não-lineares baseados nestas redes foram comparados com o equalizador linear transversal e com os equalizadores ótimos segundo os critérios de Bayes e da máxima verossimilhança. Nestas comparações foram utilizados um alfabeto binário e um quaternário transmitidos em modelos de canais cuja resposta ao pulso unitário é finita. Além das versões usuais de equalizadores, foram consideradas versões com realimentação de decisões sempre que isso se mostrou adequado. O treinamento desses equalizadores foi feito de forma supervisionada, ou seja, na fase de treinamento a seqüência de símbolos transmitida era conhecida no receptor. Além disso, foi realizado um estudo comparativo dos algoritmos de treinamento das redes. Neste âmbito, foi obtido um algoritmo do tipo acelerador para o treinamento de redes MLP. Com o intuito de se obter uma estrutura não-linear menos complexa e mais flexível, foi proposto ainda um equalizador híbrido constituído de uma combinação do equalizador linear e da rede RNN que faz uso de realimentação de decisões. Resultados de simulações indicam que o seu uso pode ser vantajoso tanto para canais não-lineares como lineares. / Equalization of communication channels using neural networks is investigated by considering three kinds of networks: MLP (Multilayer Perceptron), RBF (Radial Basis Function) and RNN (Recurrent Neural Network). The performance of the nonlinear equalizers based on these networks are compared with the linear transversal equalizer and the optimal equalizers given by the bayesian and maximum likelihood criteria. Binary and quaternary alphabets are used and transmitted over finite pulse response channel models. Decision feedback is considered whenever it is worthwhile. The training of these equalizers is considered in the supervised form and a comparison of some training algorithms has been performed. In this scope, a new algorithm based on parameter acceleration is introduced for the training of MLP networks. Moreover, a hybrid equalizer composed of a linear transversal equalizer and a RNN network is proposed. It is a simple and flexible nonlinear structure making use of decision feedback. imulation results show that it may be advantageously used to equalize linear and nonlinear channels.

De nombreuses applications de communication numériques font face à des canaux de transmission sélectifs en temps et en fréquence que nous pouvons assimiler à des systèmes linéaires variants dans le temps. À travers ces travaux de thèse, nous montrons que les modulations multiporteuses suréchantillonnées constituent une technique de transmission adaptée à ce type d'environnement. Cependant, la complexité algorithmique des émetteurs-récepteurs présentent un frein majeur à leur adoption. Fort de ce constat, nous nous intéressons à la sous-famille des modulations multiporteuses suréchantillonnées à filtres courts (WCP-OFDM), dont la complexité algorithmique est comparable à celle de l'OFDM avec préfixe cyclique. Après avoir exprimé les conditions de reconstructions parfaites, nous développons des égaliseurs de faible complexité et étudions la problématique du rapport de puissance crête sur puissance moyenne du signal en sortie d'émetteur. Enfin, nous analysons les performances de ces modulations à travers plusieurs scénarios de propagation radiomobiles. Les résultats de simulation confirment l'intérêt du WCP-OFDM, associé à des filtres prototypes bien localisés en temps et en fréquence pour faire face aux canaux doublement sélectifs. / Many digital communication applications are facing time and frequency selective channels that can be modelled by linear time-variant systems. Through this thesis work, we show that oversampled multicarrier modulations provide a suitable transmission technique for such an environment. However, the complexity of the transmitter-receiver remains a major obstacle for their adoption. Based on this observation, we focus on the sub-family of oversampled multicarrier modulation with short filters (WCP-OFDM), whose complexity is similar to cylic prefix OFDM. After introducing the perfect reconstruction conditions, we develop low-complexity equalizers and we study the peak-to-average power ratio issue at the output of the transmitter. Finally, we evaluate the performances of these moduations over several mobile radio propagation scenarios. Simulation results confirm the benefits of WCP-OFDM, with time-frequency localized prototypes filters, over doubly selective channels.

[pt] Esta dissertação enfoca a combinação de duas conhecidas e eficazes tecnologias usadas em muitas redes de comunicação atuais, as técnicas de transmissão Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) e Multiple-Input Multiple-Output (MIMO). Sistemas MIMO-OFDM unem as vantagens conhecidas da comunicação MIMO, como altas taxas de dados e ampliação da confiabilidade do link, com as características marcantes da transmissão OFDM, como comunicação livre de interferência entre símbolos e a equalização simples no domínio da frequência. Este trabalho apresenta em detalhes a modelagem de sinais do sistema MIMO-OFDM e o processamento adequado no receptor para realizar detecções desacopladas dos sub-símbolos OFDM. Além disso, estratégias de seleção de antenas são propostas para aumentar o desempenho do sistema, explorando cenários em que o transmissor ou receptor está equipado com mais antenas do que o número de cadeias de radiofrequência (RF). Esses procedimentos são baseados em métricas específicas propostas para cada cenário. A avaliação de desempenho inclui sistemas equipados com técnicas de equalização linear e sistemas com pré-codificadores, como Zero-Forcing (ZF) e Minimum Mean Square Error (MMSE). Os resultados de simulação evidenciam que as estratégias de seleção da antena resultam em uma melhoria significativa no desempenho do sistema. / [en] This thesis focuses on the combination of two well-known effective technologies used in many of today s communication networks, Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) and Multiple-Input Multiple- Output (MIMO). It unites the well-known advantages of MIMO communication, such as high data rates and improved link reliability to the characteristics of OFDM, known as intersymbol-interference-free communication and simple frequency-domain equalization. This work presents in detail the signal modelling of MIMO-OFDM system and the adequate processing at the receiver to perform decoupled detections per OFDM subsymbol. In addition, antenna selection strategies are proposed to increase system performance by exploiting some scenarios when the transmitter or receiver is equipped with more antennas than the number of radiofrequency (RF) chains. These procedures are based on the specific metric for the current scenario. The performance of the system is evaluated employing linear equalization or precoding techniques, such as Zero-Forcing (ZF) and Minimum Mean Square Error (MMSE). Simulation results evidence that antenna selection strategies result in significant system performance improvement.

This thesis presents the design of a mixed-signal CMOS multiplier implemented with short-channel PMOS transistors. The multiplier presented here forms the product of a differential input voltage and a five-bit digital code. A TSMC 0.18 µm MOSFET model is used to simulate the circuit in Cadence Design Systems. The research presented in this thesis reveals a configuration that allows the multiplier to run at a speed of 8.2 GHz with end-point nonlinearity less than 5%. The high speed and low nonlinearity make this circuit ideal for applications such as filtering and digital to analog conversion.